分布式环境下全局模糊频繁项目集的快速挖掘

为了解决模糊关联规则挖掘算法需要用户事先给定模糊集和相应隶属度函数的问题,提出基于分布式聚类自动生成模糊集及隶属度函数的算法GFAM.该算法利用分布式K-Means聚类算法对每个数值型属性进行聚类,求得聚类中心,由此构造全局模糊集,定义全局隶属度函数.DFAR算法根据构造的全局模糊集及隶属度函数进行分布式模糊频繁项目集的快速挖掘,采用全局-局部站点模式,其中包括局部模糊频繁项目集产生算法FLF和全局模糊频繁项目集产生算法FGF.实验结果表明,该算法能准确地生成全局模糊频繁项目集,在求解全局模糊频繁项目集过程中,传送局部模糊候选项目集支持数的通信量为O(n),提高了算法的挖掘效率.     

分布式全局最大频繁项集挖掘算法

提出一种分布式全局最大频繁项集挖掘算法(DMFI),该算法含局部挖掘与全局挖掘2个阶段。提出一个基于FP-tree的改进频繁模式树(IFP-tree)来存储数据信息。在局部挖掘阶段,先在各站点上分别建立该模式树,并使用有序方式存储频繁项目,然后,通过对各局部数据库的扫描,挖掘出局部最大频繁项集。在全局挖掘阶段,利用各局部数据库生成的最大频繁项集以及利用组通信播报消息的方式,从而挖掘出全局最大频繁项集的集合。对算法的实现以及在多种情况下进行测试。研究结果表明:DMFI算法具有较好的性能。     

分布式环境下约束性关联规则的快速更新

研究分布式环境下约束性关联规则更新问题,包括数据库中事务增加和删除2种情况.引入向导集的概念,提出基于全局局部模式的约束性关联规则增量式更新算法DUCAR,其中包括局部约束性频繁项目集更新算法ULFC和全局约束性频繁项目集更新算法UGFC.该算法充分利用原先的挖掘结果提高更新效率,首先从最高维的频繁n项目集进行更新,在更新过程中考虑约束条件,结合剪枝算法,生成较少数量的满足约束条件的候选项目集.将该算法用Java加以实现,采用多组数据对此算法的性能进行测试,并与其他算法作对比实验,实验结果表明,该算法是高效可行的.     

分布数据库关联规则挖掘

先从理论上证明分布数据库局部频繁集与全局候选频繁集之间存在某种关系 ,利用该关系设计分布数据库关联规则挖掘算法 .该算法的局部频繁集挖掘利用FP -树实现 ,不需生成候选频繁集 ,全局频繁集在局部频繁集基础上直接生成 ,不需重新扫描各局部数据库 ,不会造成过度的网络通信开销 ,具有很好的挖掘效率     

模糊关联规则的并行挖掘算法

介绍了模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤,提出了模糊关联规则的并行挖掘算法.并行挖掘算法采用并行的模糊c-均值算法将数量型属性划分成若干个模糊集,并借助模糊集软化属性的划分边界.用改进布尔型关联规则的并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集.最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.在分布式互连的PC/工作站环境下进行性能分析,结果表明并行的挖掘算法具有好的可扩展性、规模增长性和加速比性能.     

分布式数据库关联规则更新算法

提出了一种分布式关联规则增量更新算法（IUAAR），它可对数据库发生变化的情况进行归类．该算法主要采用改进了的FP树结构，通过传送被约束子树来挖掘全局频繁项目集，并充分利用快速分布式挖掘算法建立的各局部FP树，只对新增加了的全局频繁项目修改相应的改进FP树，挖掘其对应的被约束子树，同时利用已挖掘的全局频繁项目集对原全局频繁项目对应的被约束子树进行有效修剪．实验结果表明，该算法的运算速度比快速分布式挖掘算法提高了1倍，在最坏的情况下，对各局部数据库也仅需要扫描一遍，从而可提高数据库的维护效率．     

关联规则挖掘算法的优化

Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,该算法在处理规模巨大的候选项目集时存在耗时长和效率低的问题,提出了采用分割法对数据进行分片的优化算法.实验证明该算法不仅能减少数据挖掘对系统资源的占用,而且解决了数据库中数据分割下局部频繁项目序列集产生和全局频繁项目序列集的转换问题.     

Fuzzy association rules mining from time series based on FCM clustering

针对复杂系统产生的时间序列,研究其局部关联特征比研究系统全局特征模型具有明显的优势.为研究时间序列内部或局部形态的关联特征,首先借助FCM来软化时间序列属性论域的划分边界,然后,采用改进的布尔型属性关联规则并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集,最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.提出了基于FCM聚类的时间序列模糊关联规则的并行挖掘算法,并通过实验验证了算法的有效性.     

一个基于约束的关联规则挖掘算法

给出了一个基于约束的关联规则挖掘算法，首先依赖加权支持度产生频繁项目集，然后利用兴趣度产生关联规则，并对过滤掉的频繁项目集进一步分析发现包含负项集的关联规则。     

基于改进型FP-Tree的分布式关联分类算法

传统的信息挖掘技术已经无法满足大数据环境下日益复杂的应用需求,而分布式数据挖掘技术是解决这个难题的一种手段,因此提出了基于改进型频繁模式树（FP－Tree）的分布式关联分类算法。首先,在各局部节点优化FP－Tree。生成局部条件模式树（CFP－Tree）,再通过各节点间传送CFP－Tree构建全局CFP－Tree;其次,在挖掘全局CFP－Tree时通过计算显著度来获取初始的全局显著分类规则;最后,利用剪枝策略选取一个较小规则集来构造全局的关联分类器。实验结果表明该算法能够有效降低网络通信量,提高信息挖掘效率,同时保证剪枝的质量和规则的统计显著性,提高分类的精确性。     

分布式关联规则挖掘算法研究

在对分布式关联规则挖掘的三种主要算法：CD算法、DD算法及FD算法的原理及实现步骤进行详细的阐述的基础之上,得出其各自的优缺点,并指出FD算法在网络通信效率和算法灵活性方面更具有优越性。     

分布式关联规则挖掘系统实现

提出一种基于AprTidRec算法的分布武关联规则挖掘算法,并通过实验验证了算法运行的有效性。给出基于局部一全局通信模式的分布式关联规则挖掘方案,并在此方案基础之上进行了系统实现。     

分布式时态关联规则挖掘

提出了在分布式环境下对于每一层使用不同支持度的时态关联规则挖掘问题及其算法DMARM。该算法使用轮询方法处理分布式系统中各个节点间的通讯问题,在各个节点上利用集合“或”和“与”运算,在求候选频繁模式的同时求出了模式的支持度,减少了数据库的扫描次数。     

分布式数据库约束性关联规则挖掘

针对分布式数据库和约束条件的特点,提出了2种在分布式环境下挖掘约束性关联规则的有效算法,即基于Apriori算法的DMAIC算法和基于频繁模式树的DAMICFP算法.此外,进行了实例验证和测试分析,指出了这2种算法各自的优缺点及适用条件.研究结果表明:DMAIC算法可靠性高,通信协议简单,适用于对通信性能要求不高的分布式数据库;DAMICFP算法执行效率高,通信性能好,适用于对通信性能要求较高的多项目分布式数据库;这2种算法均能有效地解决分布式挖掘约束性关联规则的问题.     

一种基于关联挖掘的缺省规则更新算法

为了解决缺省关联规则的增量挖掘问题,在算法DRMBAR的基础上,结合粗糙集理论及频繁模式树结构,提出了一种基于关联规则的缺省规则更新算法IADRBAR,该算法主要考虑最小支持度发生变化时缺省规则的更新问题,即在新的最小支持度下,如何高效地生成新的关联规则. IADRBAR在最坏的情况下仅须扫描决策表一遍,并利用上一次已经挖掘出的频繁项目集及关联规则,有效地提高缺省规则的更新效率.理论分析和实验结果表明算法是有效可行的.     

一种基于关联规则的缺省规则挖掘算法

传统的基于Rough集的缺省规则挖掘算法须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类，挖掘效率低．为此，本文引入相容关联规则和决策关联规则的概念，提出基于关联规则的缺省规则挖掘算法——DRMBAR，该算法借助FP-tree存储结构挖掘出决策关联规则，并用相容关联规则性质对决策关联规则进行有效修剪后生成相应的缺省规则,DRMBAR可有效地过滤噪声、提高缺省规则挖掘效率，且克服了传统算法依赖于主存的限制，为缺省规则的挖掘提供了一种新的框架。实验结果表明该算法是有效且可行的。     

一种多维时态关联规则数据挖掘算法

在关联规则挖掘中,大量的数据是多维的,且带有时态特性,所以往往需要在时态约束的前提下挖掘多维关联规则．本文从一个实际问题出发,在单维Apriori算法和已有的工作基础上,提出了一种新的多维时态关联规则挖掘算法,并与类似算法进行了比较．     

数据库中标准加权关联规则挖掘算法

在原有的关联规则挖掘算法的研究中,认为所有的属性的重要程度相同,提出标准加权关联规则的挖掘算法,能够解决因属性重要程度不一样带来的问题。     

基于相关系数的正、负关联规则挖掘算法

负关联规则描述的是项目之间的互斥关系，它与传统的正关联规则有着同样重要的作用。然而，大多规则挖掘算法只能挖掘正规则而忽略了负规则的挖掘。本文利用统计学中相关系数的理论，提出一个能同时挖掘正、负关联规则的算法，实验表明该算法是有效的。